恰恰相反，尽管今天人工智能是各国军队和防务机构研究的热点中的热点，但实际上，人类对人工智能的认识依然处在比较初级的阶段。

首先人工智能，也就是AI，分为两类，TDAI和BUAI，前者全称是top-downAI，后者全称是Bottom-upAI。

这两者有什么区别呢？简单说，top-downAI必须有个Top，人，也就是AI的操作者，处于Top的位置，向下为AI发布指令。AI的功能只是执行人的指令。这种AI和我们通常理解的“遥控”技术差不多，只不过它能执行的指令更复杂一些。今天我们接触到的几乎百分之百的AI都是这种AI。

这种AI的好处是可以凭借计算机技术，在短时间内进行大量复杂的运算，可以极大节省人力。但他有一个问题，就是这种AI本身没有思考的功能，因此也就没有纠错的能力，他只能机械地执行人发布的指令。

这么说有点不好理解，我举个例子。大家都知道1983年的“拯救世界的苏联人”事件。当时，苏联与美国正处于冷战时期，美国刚刚公布“星球大战”计划，和苏联的关系非常紧张。当时，为防止美国进行核袭击，苏联部署了一套名为Oko的卫星预警系统，以监控美国的导弹发射。在当年9月26日，刚过午夜，该系统发出了非常正式的警告：美国已经发射了核导弹。

接收到警告的是苏军中校斯坦尼斯拉夫•彼得罗夫中校。据后来他回忆，当时，警报器尖叫着，巨大的红色背光屏幕闪烁“启动”的字样，警告他发现了来自敌方的导弹。随后，显示器上依次显示了五枚导弹。

但彼得罗夫仍然不确定。Oko是新部署的系统，他担心这是系统的错误。而且，凭借丰富的经验，彼得罗夫判断，如果美国真的对苏联实施了核打击，那么肯定会谋求在第一波打击是彻底瘫痪苏联的反击能力，因此绝不会只发射五枚导弹。所以，在向上级汇报时，他着重强调了这很可能是系统出现了故障。事后证明彼得罗夫的判断是对的，苏联卫星发现的所谓“导弹”实际上是从云顶反射的阳光。

然而，如果当时处于彼得罗夫的位置的，不是一名经验丰富的苏联中校，而是AI，它会怎么做？

显然，AI无法判断系统是否有故障，他只会执行自己的预先设置好的指令，在发现敌方导弹时第一时间向上级通报“敌方导弹来袭”。如果这样，很可能一个系统的小错误会引发核战争。

要避免这种错误，就需要让AI有自己的思考能力，不仅能执行操作，而且能从操作中积累经验，形成自己的判断，从而发现这类系统的故障。这种有自己思考能力的AI，就是bottom-upAI。

Bottom-up的意思，是让AI自己接受人给予的知识。人处在bottom的位置，只是向AI输入数据，由AI自己对数据进行处理，最终完成学习。

最典型的就是战胜多位围棋大师的阿尔法狗。这种AI并不执行人的任何指令。人只是为他输入数据——实际上是数据化的围棋规则和各种棋谱——由AI自己理解规则，然后通过对棋谱的学习，掌握围棋的技能，同时在和对手的博弈中选择自己的最优策略。

这种AI非常了不起，因为人的阅读速度是有限的，生命也是有限的。但机器的阅读速度却非常快。一本棋谱，一个人可能需要两三天才看完，但数据化后可能只需要几秒钟AI就能完全理解。一位棋手一生可能只能下几百局棋。AI却可以凭借自己高速计算速度几分钟下完几百局。也就是说，他的学习速度可以比人快很多。

但是，这种AI也有两个问题。首先，科学家至今对于人脑工作的原理了解依然非常有限。围棋这种规则性非常强的游戏可以很容易数据化，但很多并没有太多规则性的东西，难以数据化，AI就无法理解了。比如，十个女孩站在那里，AI可以筛选出其中个子最高的，体重最轻的，皮肤最白的，考试成绩最好的……但迄今为止的AI却依然无法筛选出其中“最漂亮”的那一个。因为人脑如何判断漂亮，这个原理科学家至今没有完全搞清楚。这种模糊判断AI至今无法准确做出。

其次，我们刚才说过，AI的阅读速度特别快，学习能力特别强。比如阿尔法狗，他理论上可以把人类迄今为止所有的棋谱都在短时间内看完，而这很可能是围棋选手一辈子都完不成的。他也可以在几天时间内，把围棋选手一辈子都下不完的棋都下一遍。那么，在经历了这种学习之后，他对围棋的理解，和一个人类围棋选手还是不是一样？

我们在设想一下，如果，把人类迄今为止有关战争的所有资料全部数据化之后都输入AI。这些数据，人类几乎永远不可能都读完，但AI却可以很快读完。那么，在学习完这些东西之后，它对战争有怎样的理解？这个实际上是不可控的。漫威中，钢铁侠就曾把所有战争的数据都输入AI，创造了奥创。但奥创在学习了这些东西之后得出的结论却是，要消灭战争就必须消灭人类，由此引发了超级危机。这虽然是电影的想象，却也不完全是没有道理。

所以尽管目前AI在军事领域中应用还非常有限，但人类已经开始在研究如何限制AI的作用了。